TEDxSiliconValley
Damon Horowitz: We need a "moral operating system"
Дэймон Хоровиц требует «операционную систему морали»
Filmed:
Readability: 3.2
795,617 views
На TEDxSiliconValley Дэймон Хоровиц рассматривает огромные новые возможности, данные нам технологией: знать больше — и больше друг о друге — чем когда-либо. Вовлекая аудиторию в философскую дискуссию, Хоровиц призывает нас обратить внимание на основы философии — этические принципы — стоящие за технологическим прорывом, меняющим наш мир. Где же «операционная система морали», которая позволит нам придать этому смысл?
Damon Horowitz - Philosopher, entrepreneur
Damon Horowitz explores what is possible at the boundaries of technology and the humanities. Full bio
Damon Horowitz explores what is possible at the boundaries of technology and the humanities. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Power.
0
0
2000
Власть.
00:17
That is the word that comes to mind.
1
2000
2000
Вот слово, которое приходит на ум.
00:19
We're the new technologists.
2
4000
2000
Мы — адепты новых технологий.
00:21
We have a lot of data, so we have a lot of power.
3
6000
3000
У нас много данных, поэтому у нас огромная власть.
00:24
How much power do we have?
4
9000
2000
Сколько власти в нашем распоряжении?
00:26
Scene from a movie: "Apocalypse Now" -- great movie.
5
11000
3000
Сцена из фильма: «Апокалипсис сегодня» — отличное кино.
00:29
We've got to get our hero, Captain Willard, to the mouth of the Nung River
6
14000
3000
Нам нужно доставить нашего героя, капитана Уилларда, к устью реки Нунг,
00:32
so he can go pursue Colonel Kurtz.
7
17000
2000
чтобы он смог преследовать полковника Курца.
00:34
The way we're going to do this is fly him in and drop him off.
8
19000
2000
Мы доставим его на самолёте и высадим его там.
00:36
So the scene:
9
21000
2000
Итак, сцена:
00:38
the sky is filled with this fleet of helicopters carrying him in.
10
23000
3000
небо заполнено эскадрильей вертолётов, несущей его к месту.
00:41
And there's this loud, thrilling music in the background,
11
26000
2000
Громкая, захватывающая музыка на заднем фоне,
00:43
this wild music.
12
28000
2000
мощная музыка.
00:45
♫ Dum da ta da dum ♫
13
30000
2000
♫ Там-та-та-та-там ♫
00:47
♫ Dum da ta da dum ♫
14
32000
2000
♫ Там-та-та-та-там ♫
00:49
♫ Da ta da da ♫
15
34000
3000
♫ Та-та-та-та ♫
00:52
That's a lot of power.
16
37000
2000
Очень мощно.
00:54
That's the kind of power I feel in this room.
17
39000
2000
Эта та мощь, которую я ощущаю в этой комнате.
00:56
That's the kind of power we have
18
41000
2000
Это та власть, которая у нас есть
00:58
because of all of the data that we have.
19
43000
2000
из-за всей доступной нам информации.
01:00
Let's take an example.
20
45000
2000
Рассмотрим пример.
01:02
What can we do
21
47000
2000
Что мы можем сделать
01:04
with just one person's data?
22
49000
3000
с информацией об одном человеке?
01:07
What can we do
23
52000
2000
Что мы можем сделать
01:09
with that guy's data?
24
54000
2000
с информацией об этом парне?
01:11
I can look at your financial records.
25
56000
2000
Я могу посмотреть на ваши финансовые записи.
01:13
I can tell if you pay your bills on time.
26
58000
2000
Я могу сказать, оплачиваете ли вы счета вовремя.
01:15
I know if you're good to give a loan to.
27
60000
2000
Я знаю, хороший ли вы заёмщик.
01:17
I can look at your medical records; I can see if your pump is still pumping --
28
62000
3000
Я могу посмотреть на ваши медицинские записи, я могу посмотреть, в каком состоянии ваше сердце —
01:20
see if you're good to offer insurance to.
29
65000
3000
чтобы решить, стоит ли предлагать вам страховку.
01:23
I can look at your clicking patterns.
30
68000
2000
Я могу посмотреть на следы кликов вашей мышки.
01:25
When you come to my website, I actually know what you're going to do already
31
70000
3000
Когда вы заходите на мой вебсайт, я уже знаю, что вы собрались делать,
01:28
because I've seen you visit millions of websites before.
32
73000
2000
потому что я видел, как вы посещали предыдущий миллион вебсайтов.
01:30
And I'm sorry to tell you,
33
75000
2000
И с прискорбием сообщаю вам,
01:32
you're like a poker player, you have a tell.
34
77000
2000
что вы как игрок в покер — вас видно насквозь.
01:34
I can tell with data analysis what you're going to do
35
79000
2000
Проанализировав данные, я могу сказать, что вы будете делать,
01:36
before you even do it.
36
81000
2000
прежде, чем вы это сделаете.
01:38
I know what you like. I know who you are,
37
83000
3000
Я знаю, что вам нравится. Я знаю, кто вы.
01:41
and that's even before I look at your mail
38
86000
2000
И всё это даже раньше, чем я увижу вашу почту
01:43
or your phone.
39
88000
2000
или телефон.
01:45
Those are the kinds of things we can do
40
90000
2000
Вот такие штуки мы можем делать
01:47
with the data that we have.
41
92000
3000
с теми данными, которые у нас есть.
01:50
But I'm not actually here to talk about what we can do.
42
95000
3000
Но я здесь не для того, чтобы говорить, что мы можем сделать.
01:56
I'm here to talk about what we should do.
43
101000
3000
Я здесь, чтобы поговорить о том, что мы должны делать.
02:00
What's the right thing to do?
44
105000
3000
Как поступать правильно?
02:04
Now I see some puzzled looks
45
109000
2000
Теперь я вижу вопросительные взгляды:
02:06
like, "Why are you asking us what's the right thing to do?
46
111000
3000
«Почему вы нас спрашиваете, как поступать правильно?
02:09
We're just building this stuff. Somebody else is using it."
47
114000
3000
Мы всего-то конструируем все эти штуки. Используются-то они кем-то другим».
02:12
Fair enough.
48
117000
3000
В принципе, правильно.
02:15
But it brings me back.
49
120000
2000
Но это напоминает мне прошлое.
02:17
I think about World War II --
50
122000
2000
Я думаю о Второй Мировой Войне —
02:19
some of our great technologists then,
51
124000
2000
о некоторых из наших великих изобретателей,
02:21
some of our great physicists,
52
126000
2000
некоторых из наших великих физиков,
02:23
studying nuclear fission and fusion --
53
128000
2000
изучавших ядерный распад и синтез —
02:25
just nuclear stuff.
54
130000
2000
просто всякие ядерные штуки.
02:27
We gather together these physicists in Los Alamos
55
132000
3000
Мы собрали всех этих физиков в Лос-Аламосе,
02:30
to see what they'll build.
56
135000
3000
чтобы посмотреть, что же они создадут.
02:33
We want the people building the technology
57
138000
3000
Мы хотим, чтобы люди, создающие технологию,
02:36
thinking about what we should be doing with the technology.
58
141000
3000
думали о том, как мы должны обращаться с технологией.
02:41
So what should we be doing with that guy's data?
59
146000
3000
Как же нам быть с информацией об этом парне?
02:44
Should we be collecting it, gathering it,
60
149000
3000
Должны ли мы её накапливать, собирать,
02:47
so we can make his online experience better?
61
152000
2000
чтобы обслуживать его онлайн ещё лучше?
02:49
So we can make money?
62
154000
2000
Чтобы заработать денег?
02:51
So we can protect ourselves
63
156000
2000
Чтобы защитить себя,
02:53
if he was up to no good?
64
158000
2000
если добра от него ждать не приходится?
02:55
Or should we respect his privacy,
65
160000
3000
Или же мы должны уважать его личную жизнь,
02:58
protect his dignity and leave him alone?
66
163000
3000
защищать достоинство и оставить его в покое?
03:02
Which one is it?
67
167000
3000
Что выбрать?
03:05
How should we figure it out?
68
170000
2000
Как в этом разобраться?
03:07
I know: crowdsource. Let's crowdsource this.
69
172000
3000
Я знаю: коллективное решение. Давай решим это коллективно.
03:11
So to get people warmed up,
70
176000
3000
Чтобы люди разогрелись,
03:14
let's start with an easy question --
71
179000
2000
начнём с простого вопроса —
03:16
something I'm sure everybody here has an opinion about:
72
181000
3000
что-нибудь такое, насчёт чего у каждого есть мнение:
03:19
iPhone versus Android.
73
184000
2000
iPhone против Android.
03:21
Let's do a show of hands -- iPhone.
74
186000
3000
Поднимите руки — iPhone.
03:24
Uh huh.
75
189000
2000
О-о-го.
03:26
Android.
76
191000
3000
Android.
03:29
You'd think with a bunch of smart people
77
194000
2000
Кто бы подумал, что с таким количеством умных людей
03:31
we wouldn't be such suckers just for the pretty phones.
78
196000
2000
мы будем так падки на красивые телефоны.
03:33
(Laughter)
79
198000
2000
(Смех)
03:35
Next question,
80
200000
2000
Следующий вопрос,
03:37
a little bit harder.
81
202000
2000
чуть посложнее.
03:39
Should we be collecting all of that guy's data
82
204000
2000
Должны ли мы накапливать всю информацию об этом парне,
03:41
to make his experiences better
83
206000
2000
чтобы лучше его обслуживать
03:43
and to protect ourselves in case he's up to no good?
84
208000
3000
и защищать себя, когда он задумал что-то плохое?
03:46
Or should we leave him alone?
85
211000
2000
Или же мы должны оставить его в покое?
03:48
Collect his data.
86
213000
3000
Собирать информацию.
03:53
Leave him alone.
87
218000
3000
Оставить в покое.
03:56
You're safe. It's fine.
88
221000
2000
Вы в безопасности. Всё нормально.
03:58
(Laughter)
89
223000
2000
(Смех)
04:00
Okay, last question --
90
225000
2000
Хорошо, последний вопрос —
04:02
harder question --
91
227000
2000
вопрос посложнее —
04:04
when trying to evaluate
92
229000
3000
при оценке,
04:07
what we should do in this case,
93
232000
3000
что мы должны делать в этом случае,
04:10
should we use a Kantian deontological moral framework,
94
235000
4000
должны ли мы использовать деонтологическую мораль Канта,
04:14
or should we use a Millian consequentialist one?
95
239000
3000
или же консеквенциальную Милля?
04:19
Kant.
96
244000
3000
Кант.
04:22
Mill.
97
247000
3000
Милль.
04:25
Not as many votes.
98
250000
2000
Не так уж много голосов.
04:27
(Laughter)
99
252000
3000
(Смех)
04:30
Yeah, that's a terrifying result.
100
255000
3000
Да уж, устрашающий результат.
04:34
Terrifying, because we have stronger opinions
101
259000
4000
Устрашающий, потому что у нас более определённое мнение
04:38
about our hand-held devices
102
263000
2000
о наших мобильных устройствах,
04:40
than about the moral framework
103
265000
2000
нежели о моральных принципах,
04:42
we should use to guide our decisions.
104
267000
2000
которые должны определять наши решения.
04:44
How do we know what to do with all the power we have
105
269000
3000
Как узнать, что же делать со всей данной нам властью,
04:47
if we don't have a moral framework?
106
272000
3000
если у нас нет моральных принципов?
04:50
We know more about mobile operating systems,
107
275000
3000
Мы знаем больше о мобильных операционных системах,
04:53
but what we really need is a moral operating system.
108
278000
3000
но что нам нужно на самом деле — это «операционная система морали».
04:58
What's a moral operating system?
109
283000
2000
Чем же является «операционная система морали»?
05:00
We all know right and wrong, right?
110
285000
2000
Мы все отличаем правильное от неправильного.
05:02
You feel good when you do something right,
111
287000
2000
Вам хорошо, когда вы поступаете правильно,
05:04
you feel bad when you do something wrong.
112
289000
2000
и плохо, когда вы поступаете неправильно.
05:06
Our parents teach us that: praise with the good, scold with the bad.
113
291000
3000
Наши родители этому нас научили: возноси добро, поноси зло.
05:09
But how do we figure out what's right and wrong?
114
294000
3000
Но как узнать, что правильно, а что неправильно?
05:12
And from day to day, we have the techniques that we use.
115
297000
3000
У нас есть разные приёмы, которые мы используем изо дня в день.
05:15
Maybe we just follow our gut.
116
300000
3000
Может быть просто по наитию.
05:18
Maybe we take a vote -- we crowdsource.
117
303000
3000
Может быть голосованием — решаем коллективно.
05:21
Or maybe we punt --
118
306000
2000
Или, может, мы сдаёмся —
05:23
ask the legal department, see what they say.
119
308000
3000
спрашиваем юристов, что они скажут.
05:26
In other words, it's kind of random,
120
311000
2000
Другими словами, мы случайно,
05:28
kind of ad hoc,
121
313000
2000
спонтанно,
05:30
how we figure out what we should do.
122
315000
3000
решаем, что же мы должны делать.
05:33
And maybe, if we want to be on surer footing,
123
318000
3000
Может быть, если мы хотим подвести под это солидную основу,
05:36
what we really want is a moral framework that will help guide us there,
124
321000
3000
что нам нужно на самом деле, это моральные принципы, которые нас направят,
05:39
that will tell us what kinds of things are right and wrong in the first place,
125
324000
3000
которые в первую очередь укажут, что правильно и неправильно,
05:42
and how would we know in a given situation what to do.
126
327000
4000
и как узнать, что делать в данной ситуации.
05:46
So let's get a moral framework.
127
331000
2000
Давайте создадим моральные принципы.
05:48
We're numbers people, living by numbers.
128
333000
3000
Мы же люди точного склада ума, мы живём цифрами.
05:51
How can we use numbers
129
336000
2000
Как мы можем использовать цифры
05:53
as the basis for a moral framework?
130
338000
3000
в качестве основы моральных принципов?
05:56
I know a guy who did exactly that.
131
341000
3000
Я знаю парня, который именно это и сделал,
05:59
A brilliant guy --
132
344000
3000
Выдающийся человек —
06:02
he's been dead 2,500 years.
133
347000
3000
2,5 тысячи лет как мёртв.
06:05
Plato, that's right.
134
350000
2000
Да, верно, это Платон.
06:07
Remember him -- old philosopher?
135
352000
2000
Помните — древний философ?
06:09
You were sleeping during that class.
136
354000
3000
Вы проспали тот урок.
06:12
And Plato, he had a lot of the same concerns that we did.
137
357000
2000
Платона волновали те же вопросы, что и нас.
06:14
He was worried about right and wrong.
138
359000
2000
Его волновали вопросы правильного и неправильного.
06:16
He wanted to know what is just.
139
361000
2000
Он хотел знать, что справедливо.
06:18
But he was worried that all we seem to be doing
140
363000
2000
Его волновало, что практически всё, чем мы занимаемся,
06:20
is trading opinions about this.
141
365000
2000
это всего лишь обмен мнениями.
06:22
He says something's just. She says something else is just.
142
367000
3000
Он говорит, что справедливо это. Она говорит, что справедливо что-то другое.
06:25
It's kind of convincing when he talks and when she talks too.
143
370000
2000
Он говорит довольно убедительно и она тоже.
06:27
I'm just going back and forth; I'm not getting anywhere.
144
372000
2000
И вот мы ходим взад-вперёд, безрезультатно.
06:29
I don't want opinions; I want knowledge.
145
374000
3000
Мне не нужны мнения, я хочу знания.
06:32
I want to know the truth about justice --
146
377000
3000
Я хочу знать истину о справедливости —
06:35
like we have truths in math.
147
380000
3000
так же как есть истина в математике.
06:38
In math, we know the objective facts.
148
383000
3000
В математике, мы знаем объективные факты.
06:41
Take a number, any number -- two.
149
386000
2000
Возьмите число, любое число — два.
06:43
Favorite number. I love that number.
150
388000
2000
Любимое число. Я люблю это число.
06:45
There are truths about two.
151
390000
2000
Есть истины о числе два.
06:47
If you've got two of something,
152
392000
2000
Если у вас есть два чего-то,
06:49
you add two more, you get four.
153
394000
2000
вы добавляете ещё два, вы получите четыре.
06:51
That's true no matter what thing you're talking about.
154
396000
2000
Это истинно вне зависимости от того, о чём идёт речь.
06:53
It's an objective truth about the form of two,
155
398000
2000
Это объективная истина о форме двух,
06:55
the abstract form.
156
400000
2000
абстрактной форме.
06:57
When you have two of anything -- two eyes, two ears, two noses,
157
402000
2000
Когда у вас есть два чего угодно — два глаза, два уха, носа,
06:59
just two protrusions --
158
404000
2000
всего лишь два выступа —
07:01
those all partake of the form of two.
159
406000
3000
они все разделяют форму двух.
07:04
They all participate in the truths that two has.
160
409000
4000
Все истины о двух верны и о них тоже.
07:08
They all have two-ness in them.
161
413000
2000
У них у всех есть двушность.
07:10
And therefore, it's not a matter of opinion.
162
415000
3000
Поэтому это уже не спорный вопрос.
07:13
What if, Plato thought,
163
418000
2000
Платон думал, что если бы
07:15
ethics was like math?
164
420000
2000
этика была как математика?
07:17
What if there were a pure form of justice?
165
422000
3000
Что если была бы абстрактная форма справедливости?
07:20
What if there are truths about justice,
166
425000
2000
Что если были бы истины о справедливости,
07:22
and you could just look around in this world
167
427000
2000
и можно было бы посмотреть вокруг
07:24
and see which things participated,
168
429000
2000
и увидеть, к каким вещам относится,
07:26
partook of that form of justice?
169
431000
3000
применима эта форма справедливости?
07:29
Then you would know what was really just and what wasn't.
170
434000
3000
Тогда бы вы точно знали, что действительно справедливо, а что нет.
07:32
It wouldn't be a matter
171
437000
2000
Это не было бы
07:34
of just opinion or just appearances.
172
439000
3000
спорным вопросом или внешним признаком.
07:37
That's a stunning vision.
173
442000
2000
Это ошеломляющее видение.
07:39
I mean, think about that. How grand. How ambitious.
174
444000
3000
Я настаиваю, подумайте об этом. Как грандиозно. Как амбициозно.
07:42
That's as ambitious as we are.
175
447000
2000
Это так же амбициозно, как и мы с вами.
07:44
He wants to solve ethics.
176
449000
2000
Он хочет решить этику.
07:46
He wants objective truths.
177
451000
2000
Он хочет объективных истин.
07:48
If you think that way,
178
453000
3000
Если вы думаете таким образом —
07:51
you have a Platonist moral framework.
179
456000
3000
у вас Платоновские моральные принципы.
07:54
If you don't think that way,
180
459000
2000
Если вы думаете иначе —
07:56
well, you have a lot of company in the history of Western philosophy,
181
461000
2000
что ж, у вас много единомышленников в истории западной философии,
07:58
because the tidy idea, you know, people criticized it.
182
463000
3000
потому что эта аккуратная идея подвергалась критике.
08:01
Aristotle, in particular, he was not amused.
183
466000
3000
Аристотелю, в частности, она не очень нравилась.
08:04
He thought it was impractical.
184
469000
3000
Он полагал, что она непрактична.
08:07
Aristotle said, "We should seek only so much precision in each subject
185
472000
4000
Аристотель утверждал: «Мы должны формализовать предмет настолько,
08:11
as that subject allows."
186
476000
2000
насколько предмет позволяет».
08:13
Aristotle thought ethics wasn't a lot like math.
187
478000
3000
Аристотель думал, что этика не так уж похожа на математику.
08:16
He thought ethics was a matter of making decisions in the here-and-now
188
481000
3000
Он полагал, что этика — это просто принятие решений в текущий момент
08:19
using our best judgment
189
484000
2000
из лучших побуждений,
08:21
to find the right path.
190
486000
2000
чтобы найти правильный путь.
08:23
If you think that, Plato's not your guy.
191
488000
2000
Если вы так думаете, то вам с Платоном не по пути.
08:25
But don't give up.
192
490000
2000
Но не отчаивайтесь.
08:27
Maybe there's another way
193
492000
2000
Может, есть другой путь,
08:29
that we can use numbers as the basis of our moral framework.
194
494000
3000
позволяющий использовать числа, как основу наших моральных принципов.
08:33
How about this:
195
498000
2000
Как насчёт этого:
08:35
What if in any situation you could just calculate,
196
500000
3000
Что если бы в любой ситуации можно было бы посчитать,
08:38
look at the choices,
197
503000
2000
посмотреть на варианты,
08:40
measure out which one's better and know what to do?
198
505000
3000
измерить, какой из них наилучший и решить соответственно?
08:43
That sound familiar?
199
508000
2000
Знакомо?
08:45
That's a utilitarian moral framework.
200
510000
3000
Это утилитарные моральные принципы.
08:48
John Stuart Mill was a great advocate of this --
201
513000
2000
Джон Стюарт Милль был их большим приверженцем —
08:50
nice guy besides --
202
515000
2000
между прочим, классный парень —
08:52
and only been dead 200 years.
203
517000
2000
и всего-то 200 лет как мёртв.
08:54
So basis of utilitarianism --
204
519000
2000
Итак, основы утилитаризма —
08:56
I'm sure you're familiar at least.
205
521000
2000
я уверен, вы с ними как минимум знакомы.
08:58
The three people who voted for Mill before are familiar with this.
206
523000
2000
Те три человека, что проголосовали за Милля, с этим знакомы.
09:00
But here's the way it works.
207
525000
2000
И всё же, вот как это работает.
09:02
What if morals, what if what makes something moral
208
527000
3000
Что если мораль, что если то, что определяет моральность,
09:05
is just a matter of if it maximizes pleasure
209
530000
2000
всего лишь дело того, максимизирует ли это удовольствие
09:07
and minimizes pain?
210
532000
2000
и минимизирует ли страдания?
09:09
It does something intrinsic to the act.
211
534000
3000
Это что-то, присущее самому действию.
09:12
It's not like its relation to some abstract form.
212
537000
2000
Это не его отношение к какой-то абстрактной форме.
09:14
It's just a matter of the consequences.
213
539000
2000
Это всего лишь вопрос последствий.
09:16
You just look at the consequences
214
541000
2000
Вы смотрите на последствия
09:18
and see if, overall, it's for the good or for the worse.
215
543000
2000
и видите, в общем и целом, это к лучшему, или к худшему.
09:20
That would be simple. Then we know what to do.
216
545000
2000
Это было бы просто. И затем мы бы знали, что делать.
09:22
Let's take an example.
217
547000
2000
Рассмотрим пример.
09:24
Suppose I go up
218
549000
2000
Предположим, я бы подошёл
09:26
and I say, "I'm going to take your phone."
219
551000
2000
и сказал: «Я заберу ваш телефон».
09:28
Not just because it rang earlier,
220
553000
2000
Не только потому, что он звонил ранее,
09:30
but I'm going to take it because I made a little calculation.
221
555000
3000
а прежде всего потому, что я немного просчитал.
09:33
I thought, that guy looks suspicious.
222
558000
3000
Я подумал: «Так, этот парень выглядит подозрительно.
09:36
And what if he's been sending little messages to Bin Laden's hideout --
223
561000
3000
Что если он пишет краткие доносы в укрытие бен Ладена —
09:39
or whoever took over after Bin Laden --
224
564000
2000
ну или кто там теперь вместо бен Ладена —
09:41
and he's actually like a terrorist, a sleeper cell.
225
566000
3000
и на самом деле он террорист, засланный казачок.
09:44
I'm going to find that out, and when I find that out,
226
569000
3000
Я это проверю, и когда я найду подтверждение,
09:47
I'm going to prevent a huge amount of damage that he could cause.
227
572000
3000
я предотвращу огромный ущерб, который он может причинить.
09:50
That has a very high utility to prevent that damage.
228
575000
3000
Очень полезно предотвратить такой ущерб.
09:53
And compared to the little pain that it's going to cause --
229
578000
2000
И в сравнении с небольшим неудобством, которое это причинит —
09:55
because it's going to be embarrassing when I'm looking on his phone
230
580000
2000
потому что это будет очень неловко, когда я досмотрю его телефон
09:57
and seeing that he has a Farmville problem and that whole bit --
231
582000
3000
и замечу, что у него зависимость от FarmVille, и, в общем, всё это —
10:00
that's overwhelmed
232
585000
3000
перевешивается
10:03
by the value of looking at the phone.
233
588000
2000
ценностью досмотра его телефона».
10:05
If you feel that way,
234
590000
2000
Если вы думаете так же,
10:07
that's a utilitarian choice.
235
592000
3000
то это утилитарный выбор.
10:10
But maybe you don't feel that way either.
236
595000
3000
Но может вы и с этим не согласны.
10:13
Maybe you think, it's his phone.
237
598000
2000
Может, вы думаете; «Это же его телефон.
10:15
It's wrong to take his phone
238
600000
2000
Это неправильно отбирать телефон,
10:17
because he's a person
239
602000
2000
потому что он личность,
10:19
and he has rights and he has dignity,
240
604000
2000
у него есть права и у него есть достоинство,
10:21
and we can't just interfere with that.
241
606000
2000
и мы не можем просто так в это вмешиваться.
10:23
He has autonomy.
242
608000
2000
У него есть независимость.
10:25
It doesn't matter what the calculations are.
243
610000
2000
Не имеет значения, что мы просчитали.
10:27
There are things that are intrinsically wrong --
244
612000
3000
Есть вещи, которые в принципе неправильны —
10:30
like lying is wrong,
245
615000
2000
например, врать плохо,
10:32
like torturing innocent children is wrong.
246
617000
3000
пытать невинных детей плохо».
10:35
Kant was very good on this point,
247
620000
3000
Кант отлично справился с этой темой,
10:38
and he said it a little better than I'll say it.
248
623000
2000
и он высказался лучше, чем я.
10:40
He said we should use our reason
249
625000
2000
Он сказал, что мы должны использовать здравый смысл,
10:42
to figure out the rules by which we should guide our conduct,
250
627000
3000
чтобы определить правила, которые должны управлять нашим поведением.
10:45
and then it is our duty to follow those rules.
251
630000
3000
А затем, это наша обязанность — следовать этим правилам.
10:48
It's not a matter of calculation.
252
633000
3000
Это не вопрос вычислений.
10:51
So let's stop.
253
636000
2000
Давай остановимся.
10:53
We're right in the thick of it, this philosophical thicket.
254
638000
3000
Мы прямо в самой гуще всего этого, этих философских дебрей.
10:56
And this goes on for thousands of years,
255
641000
3000
И вот так продолжается тысячи лет,
10:59
because these are hard questions,
256
644000
2000
потому что это сложные вопросы,
11:01
and I've only got 15 minutes.
257
646000
2000
а у меня всего 15 минут.
11:03
So let's cut to the chase.
258
648000
2000
Сократим погоню.
11:05
How should we be making our decisions?
259
650000
4000
Как мы должны принимать решения?
11:09
Is it Plato, is it Aristotle, is it Kant, is it Mill?
260
654000
3000
Согласно Платону, Аристотелю, Канту, Миллю?
11:12
What should we be doing? What's the answer?
261
657000
2000
Что мы должны делать? Каков ответ?
11:14
What's the formula that we can use in any situation
262
659000
3000
Какова формула, которую мы могли бы использовать в любой ситуации,
11:17
to determine what we should do,
263
662000
2000
чтобы определить, что мы должны делать,
11:19
whether we should use that guy's data or not?
264
664000
2000
должны ли мы использовать информацию об этом парне или нет?
11:21
What's the formula?
265
666000
3000
Какова формула?
11:25
There's not a formula.
266
670000
2000
Нет такой формулы.
11:29
There's not a simple answer.
267
674000
2000
Нет простого ответа.
11:31
Ethics is hard.
268
676000
3000
Этика сложна.
11:34
Ethics requires thinking.
269
679000
3000
Этика требует размышлений.
11:38
And that's uncomfortable.
270
683000
2000
И это неудобно.
11:40
I know; I spent a lot of my career
271
685000
2000
Я знаю, я потратил приличную часть моей карьеры
11:42
in artificial intelligence,
272
687000
2000
в области искусственного интеллекта,
11:44
trying to build machines that could do some of this thinking for us,
273
689000
3000
пытаясь построить машины, которые бы что-то думали за нас,
11:47
that could give us answers.
274
692000
2000
которые бы могли дать ответы.
11:49
But they can't.
275
694000
2000
Но они не могут.
11:51
You can't just take human thinking
276
696000
2000
Невозможно взять человеческое мышление
11:53
and put it into a machine.
277
698000
2000
и поместить в машину.
11:55
We're the ones who have to do it.
278
700000
3000
Мы сами должны это делать.
11:58
Happily, we're not machines, and we can do it.
279
703000
3000
К счастью, мы не машины, мы можем это делать.
12:01
Not only can we think,
280
706000
2000
Мы не только можем думать,
12:03
we must.
281
708000
2000
мы должны.
12:05
Hannah Arendt said,
282
710000
2000
Ханна Арендт говорила, —
12:07
"The sad truth
283
712000
2000
«Горькая правда
12:09
is that most evil done in this world
284
714000
2000
в том, что большая часть зла, совершаемого в мире,
12:11
is not done by people
285
716000
2000
не делается людьми,
12:13
who choose to be evil.
286
718000
2000
которые выбрали путь зла.
12:15
It arises from not thinking."
287
720000
3000
Оно совершается из-за недумания».
12:18
That's what she called the "banality of evil."
288
723000
4000
Это то, что она назвала «банальностью зла».
12:22
And the response to that
289
727000
2000
Ответом на это
12:24
is that we demand the exercise of thinking
290
729000
2000
будет требование к каждому здравому человеку
12:26
from every sane person.
291
731000
3000
применять мышление.
12:29
So let's do that. Let's think.
292
734000
2000
Давайте сделаем это. Давайте думать.
12:31
In fact, let's start right now.
293
736000
3000
Надо сказать, давайте начнём прямо сейчас.
12:34
Every person in this room do this:
294
739000
3000
Пусть каждый человек в этой комнате сделает вот так:
12:37
think of the last time you had a decision to make
295
742000
3000
подумайте, когда в последний раз вы принимали решение,
12:40
where you were worried to do the right thing,
296
745000
2000
которое заставило задуматься, правильно ли вы поступаете,
12:42
where you wondered, "What should I be doing?"
297
747000
2000
где вы думали: «Как я должен поступить?».
12:44
Bring that to mind,
298
749000
2000
Вспомните об этом.
12:46
and now reflect on that
299
751000
2000
Теперь поразмышляйте об этом
12:48
and say, "How did I come up that decision?
300
753000
3000
и спросите себя: «Как я пришёл к тому решению?
12:51
What did I do? Did I follow my gut?
301
756000
3000
Что я сделал? Последовал интуиции?
12:54
Did I have somebody vote on it? Or did I punt to legal?"
302
759000
2000
Попросил кого-то проголосовать? Спросил юриста?»
12:56
Or now we have a few more choices.
303
761000
3000
Теперь у нас более широкий выбор.
12:59
"Did I evaluate what would be the highest pleasure
304
764000
2000
«Рассмотрел ли я, что принесёт наибольшее удовольствие,
13:01
like Mill would?
305
766000
2000
как сделал бы Милль?
13:03
Or like Kant, did I use reason to figure out what was intrinsically right?"
306
768000
3000
Или как Кант, я использовал разум, чтобы понять, что было в сущности правильным?»
13:06
Think about it. Really bring it to mind. This is important.
307
771000
3000
Подумайте об этом. Подумайте над этим хорошенько. Это важно.
13:09
It is so important
308
774000
2000
Это настолько важно,
13:11
we are going to spend 30 seconds of valuable TEDTalk time
309
776000
2000
что мы потратим 30 секунд ценного времени выступления
13:13
doing nothing but thinking about this.
310
778000
2000
исключительно на обдумывание этого.
13:15
Are you ready? Go.
311
780000
2000
Готовы? Начали.
13:33
Stop. Good work.
312
798000
3000
Хватит. Отлично поработали.
13:36
What you just did,
313
801000
2000
Только что сделанное вами
13:38
that's the first step towards taking responsibility
314
803000
2000
было первым шагом навстречу к ответственности
13:40
for what we should do with all of our power.
315
805000
3000
за то, что мы должны делать с данной нам властью.
13:45
Now the next step -- try this.
316
810000
3000
Теперь следующий шаг — попробуйте вот это.
13:49
Go find a friend and explain to them
317
814000
2000
Найдите друга и объясните ему,
13:51
how you made that decision.
318
816000
2000
как вы пришли к этому решению.
13:53
Not right now. Wait till I finish talking.
319
818000
2000
Нет, не прямо сейчас. Подождите, пока я закончу выступать.
13:55
Do it over lunch.
320
820000
2000
Займитесь этим за обедом.
13:57
And don't just find another technologist friend;
321
822000
3000
И не надо бросаться на очередного друга-технаря,
14:00
find somebody different than you.
322
825000
2000
найдите кого-нибудь отличного то вас.
14:02
Find an artist or a writer --
323
827000
2000
Найдите артиста или писателя,
14:04
or, heaven forbid, find a philosopher and talk to them.
324
829000
3000
или, боже упаси, найдите философа и поговорите с ним.
14:07
In fact, find somebody from the humanities.
325
832000
2000
В самом деле, найдите гуманитария.
14:09
Why? Because they think about problems
326
834000
2000
Почему? Потому что они рассуждают о проблемах
14:11
differently than we do as technologists.
327
836000
2000
иначе, чем мы, технари.
14:13
Just a few days ago, right across the street from here,
328
838000
3000
Несколько дней назад, прямо через дорогу
14:16
there was hundreds of people gathered together.
329
841000
2000
было большое собрание людей.
14:18
It was technologists and humanists
330
843000
2000
Это были технари и гуманитарии,
14:20
at that big BiblioTech Conference.
331
845000
2000
на той большой конференции BiblioTech.
14:22
And they gathered together
332
847000
2000
Они собрались вместе,
14:24
because the technologists wanted to learn
333
849000
2000
потому что технари хотели узнать,
14:26
what it would be like to think from a humanities perspective.
334
851000
3000
что значит думать как гуманитарии.
14:29
You have someone from Google
335
854000
2000
Возьмите кого-нибудь из Google,
14:31
talking to someone who does comparative literature.
336
856000
2000
и заставьте поговорить с кем-то, кто занимается сравнительным литературоведением.
14:33
You're thinking about the relevance of 17th century French theater --
337
858000
3000
Вы думали о значимости французского театра 17-го века —
14:36
how does that bear upon venture capital?
338
861000
2000
а как это отражается на рисковом капитале?
14:38
Well that's interesting. That's a different way of thinking.
339
863000
3000
Вот это интересно. Вот это другой способ мышления.
14:41
And when you think in that way,
340
866000
2000
Когда вы думаете таким образом,
14:43
you become more sensitive to the human considerations,
341
868000
3000
вы более чутки к нуждам человека,
14:46
which are crucial to making ethical decisions.
342
871000
3000
что критично для принятия этичных решений.
14:49
So imagine that right now
343
874000
2000
Представьте, что прямо сейчас
14:51
you went and you found your musician friend.
344
876000
2000
мы пошли и нашли вашего друга-музыканта.
14:53
And you're telling him what we're talking about,
345
878000
3000
И вы ему рассказываете то, о чем мы говорим,
14:56
about our whole data revolution and all this --
346
881000
2000
о всей этой информационной революции и всё такое —
14:58
maybe even hum a few bars of our theme music.
347
883000
2000
может даже напели пару ноток нашего музыкального сопровождения.
15:00
♫ Dum ta da da dum dum ta da da dum ♫
348
885000
3000
♫ Там-та-та-та-там там-та-та-та-там ♫
15:03
Well, your musician friend will stop you and say,
349
888000
2000
Знаете, ваш друг-музыкант вас остановит и скажет:
15:05
"You know, the theme music
350
890000
2000
«Знаешь, музыкальное сопровождение,
15:07
for your data revolution,
351
892000
2000
для этой вашей информационной революции,
15:09
that's an opera, that's Wagner.
352
894000
2000
это опера, это Вагнер.
15:11
It's based on Norse legend.
353
896000
2000
Она основана на германо-скандинавской мифологии.
15:13
It's Gods and mythical creatures
354
898000
2000
Это боги и мистические создания
15:15
fighting over magical jewelry."
355
900000
3000
сражаются за волшебные драгоценности».
15:19
That's interesting.
356
904000
3000
Вот это интересно.
15:22
Now it's also a beautiful opera,
357
907000
3000
Теперь это ещё и о красивой опере.
15:25
and we're moved by that opera.
358
910000
3000
И мы тронуты этой оперой.
15:28
We're moved because it's about the battle
359
913000
2000
Мы тронуты, потому что она о сражении
15:30
between good and evil,
360
915000
2000
между добром и злом,
15:32
about right and wrong.
361
917000
2000
между правильным и неправильным.
15:34
And we care about right and wrong.
362
919000
2000
И нам важно, что правильно и неправильно.
15:36
We care what happens in that opera.
363
921000
3000
Нам важно, что случится в той опере.
15:39
We care what happens in "Apocalypse Now."
364
924000
3000
Нам важно, что случится в «Апокалипсис сегодня».
15:42
And we certainly care
365
927000
2000
И уж точно нам важно,
15:44
what happens with our technologies.
366
929000
2000
что случится с нашими технологиями.
15:46
We have so much power today,
367
931000
2000
Сегодня у нас столько власти,
15:48
it is up to us to figure out what to do,
368
933000
3000
что это мы должны разобраться, что делать.
15:51
and that's the good news.
369
936000
2000
И это хорошая новость.
15:53
We're the ones writing this opera.
370
938000
3000
Мы — композиторы этой оперы.
15:56
This is our movie.
371
941000
2000
Это наше кино.
15:58
We figure out what will happen with this technology.
372
943000
3000
Мы придумываем, что случится с этой технологией.
16:01
We determine how this will all end.
373
946000
3000
Мы определяем, чем всё это закончится.
16:04
Thank you.
374
949000
2000
Спасибо.
16:06
(Applause)
375
951000
5000
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Damon Horowitz - Philosopher, entrepreneurDamon Horowitz explores what is possible at the boundaries of technology and the humanities.
Why you should listen
Damon Horowitz is a philosophy professor and serial entrepreneur. He recently joined Google as In-House Philosopher / Director of Engineering, heading development of several initiatives involving social and search. He came to Google from Aardvark, the social search engine, where he was co-founder and CTO, overseeing product development and research strategy. Prior to Aardvark, Horowitz built several companies around applications of intelligent language processing. He co-founded Perspecta (acquired by Excite), was lead architect for Novation Biosciences (acquired by Agilent), and co-founded NewsDB (now Daylife).
Horowitz teaches courses in philosophy, cognitive science, and computer science at several institutions, including Stanford, NYU, University of Pennsylvania and San Quentin State Prison.
Get more information on the Prison University Project >>
Damon Horowitz | Speaker | TED.com